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WEBVTT
00:01.370 --> 00:08.900
そしてまた、 ハグ顔トランスフォーマーライブラリーのエキスパートになるためのスキルを学び、
00:08.900 --> 00:18.110
素晴らしい功績を残したもう一日の自分を祝福する瞬間だ。
00:18.110 --> 00:22.640
パイプラインとトークナイザーに加えて、 モデルも使えるようになった。
00:22.640 --> 00:29.120
モデルを見たり、 さまざまなモデルを読み込んだり、 ジョークを言うだけでなく、
00:29.120 --> 00:37.250
前の週にやったような他の種類のテキスト生成タスクを実行することもできる。
00:37.340 --> 00:44.420
もちろん、 フロンティアモデルAPIを使って自信を持ってコーディングし、 マルチモーダルAIアシスタントを含むAIアシスタントを構築し、
00:44.420 --> 00:48.320
ツールを使うこともできる。
00:48.320 --> 00:58.250
だから、 これらすべてを合わせると、 君たちはすでにかなりの量の学習をしてきたことになる。
00:58.520 --> 01:05.720
次のセッションでは、 トーケナイザーとモデルを使ったプロジェクトをもう1つ行います。
01:05.810 --> 01:19.520
さらに、 オープンソースモデルで推論を実行し続け、 フロンティアモデルコールとオープンソースモデルコールを組み合わせたLLMソリューションを実装するつもりだ。
01:19.520 --> 01:22.610
そして、 ビジネス・アプリケーションとしても役立つだろう。
01:22.610 --> 01:28.400
そして、 ハグ顔とオープンソースについて学んだこの1週間を締めくくることになる。
01:28.400 --> 01:30.140
だから楽しみにしている。
01:30.140 --> 01:31.220
それではまた。